Keterangan
Alat prediksi AI klinis menawarkan peluang signifikan untuk meningkatkan perawatan pasien dengan memberikan wawasan awal tentang potensi risiko kesehatan, meningkatkan akurasi diagnostik, dan memungkinkan rencana perawatan yang dipersonalisasi. Alat-alat ini dapat menganalisis kumpulan data besar, termasuk riwayat medis, informasi genetik, dan data pasien waktu nyata, untuk memprediksi hasil seperti perkembangan penyakit atau respons terhadap pengobatan. Namun, tantangan seperti masalah privasi data, kebutuhan akan kumpulan data berkualitas tinggi, dan integrasi dengan sistem perawatan kesehatan yang ada menimbulkan hambatan untuk adopsi yang meluas. Selain itu, rintangan regulasi dan memastikan kepercayaan dokter terhadap rekomendasi yang digerakkan oleh AI merupakan faktor penting untuk implementasi yang sukses. Mengatasi tantangan ini memerlukan kolaborasi antara penyedia layanan kesehatan, pengembang AI, dan badan regulasi untuk memastikan alat-alat ini efektif dan aman.
Ringkasan
- Presentasi ini membahas tentang meningkatnya kompleksitas perawatan kesehatan akibat kondisi kronis dan kelebihan data, yang menyoroti peran penting AI dan teknologi digital. AI dalam perawatan kesehatan memanfaatkan sistem komputer untuk meniru fungsi kognitif manusia, menganalisis data klinis yang sangat banyak untuk mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan mendukung pengambilan keputusan klinis, yang pada akhirnya melengkapi alih-alih menggantikan dokter. Onkologi dan kardiologi memimpin dalam adopsi AI, dengan alat AI yang disetujui FDA yang penggunaannya semakin cepat, didorong oleh pengobatan presisi dan perawatan pencegahan.
- Alat prediksi AI menjembatani kesenjangan antara sistem yang kewalahan dan perawatan yang dipersonalisasi, memungkinkan deteksi dini, alur kerja yang efisien, dan perawatan yang dipersonalisasi. Alat ini meningkatkan diagnosis dini dengan mengidentifikasi pasien berisiko tinggi sebelum gejala muncul, merancang perawatan yang dipersonalisasi, mengotomatiskan tugas di rumah sakit, mengurangi kelebihan kognitif, dan menawarkan stratifikasi risiko secara real-time. Pembicara berbagi contoh spesifik kasus klinis di mana alat prediksi AI sudah memberikan nilai di beberapa area klinis seperti sepsis, kejadian kardiovaskular, onkologi, dan lamanya rawat inap pasien di rumah sakit.
- Presentasi tersebut memperkenalkan teknologi AI J Clinic, khususnya Mai (penilaian risiko kanker payudara) dan Cibil (penilaian risiko kanker paru-paru). Mai, yang dilatih pada kumpulan data mammogram yang besar, memprediksi risiko kanker payudara dengan akurasi yang lebih tinggi daripada metode tradisional. Cibil, yang dilatih dan diuji pada pemindaian CT dosis rendah, memprediksi risiko kanker paru-paru dengan potensi sorotan bintik merah pada pencitraan. Kedua alat tersebut bertujuan untuk memungkinkan penyaringan yang dipersonalisasi dan proaktif.
- Tantangan dalam penerapan AI meliputi kurangnya kepercayaan klinis, masalah kualitas data, integrasi ke dalam alur kerja klinis, masalah regulasi dan etika, serta validasi dan bukti klinis yang tidak memadai. Membangun kepercayaan memerlukan transparansi, keterlibatan dokter, data yang beragam, integrasi yang lancar, pertimbangan etika, dan validasi klinis. Jaringan mitra rumah sakit global sangat penting untuk menguji dan memvalidasi model di berbagai populasi.
- Peningkatan adopsi AI melibatkan pembangunan kepercayaan melalui kolaborasi, perjanjian berbagi data, dan alur penelitian terstruktur. Rumah sakit perlu melakukan penilaian kesiapan, mengevaluasi keselarasan strategi, infrastruktur data, keterlibatan dokter, kesiapan etis, dan kapasitas evaluasi. Poin-poin penting meliputi potensi AI untuk mengubah layanan kesehatan, pentingnya kepercayaan dan transparansi, perlunya validasi klinis di berbagai populasi, dan perlunya pengembangan AI yang kolaboratif, etis, dan berpusat pada pasien.
Contoh Sertifikat
Tentang Pembicara
Komentar
Komentar
Anda harus login untuk meninggalkan komentar.